コンピュータービジョンシステムとニューラルネットワークはスクラップや欠陥の削減に役立つでしょうか?

資料作成者: AQT センター科学ディレクター グリゴリエフ S.P

製造工場における品質管理のためのマシンビジョンアプリケーションの分野での販促資料の増加が見られます。

「コンピュータ ビジョン カメラは表面から画像を受け取ります。結果として得られた画像は欠陥領域を特定するために処理され、ニューラル ネットワークによってさらに分析されて欠陥を分類します。分析結果は、統合機能を備えたオペレータのワークステーションに表示されます。」特定された欠陥はオンラインで 30 個以上のパラメータに分類されます。」

もちろん、マシンビジョンシステムは製品の流れや半完成品の欠陥を特定するのに役立ち、生産管理や開発者は十分な注意を払う必要があります。 運用上の定義 しかし、統計的プロセス制御の分野の知識を利用しないと、このようなシステムはオペレーターにさらに多くの作業を強いることになります。 第一種および第二種のエラー 、状況を悪化させるだけです。

このようなマシンビジョンシステムは、プロセスの出力を改善するためにオペレーターに何をする必要があるかを伝えることができず、さらには、「画面上に表示された欠陥分析」を使用したオペレーターの決定の結果に対して責任を負いません。オペレーターのワークステーション。」

「これらはすべて、品質への道を手抜きしようとする試みです。ここに近道はありません。」

[1] エドワーズ・デミング 変えるための障害
(W. エドワーズ・デミング、変革に対するデミングの障害)

説明については、Donald Wheeler の記事を参照してください。 許容値フィールドの正しい使用方法と誤った使用方法

生物起源メタンを生産する企業におけるガス流量制御プロセスにおけるオペレーター介入の例を、次の記事でご覧ください。 プロセス制御における変動性の概念